เบื้องหลังไตรมาส 1 4.4 หมื่นล้านดอลลาร์ของ Nvidia

• NVIDIA รายงานรายได้ไตรมาส 1 ปีงบประมาณ 2026 ที่ 4.41 หมื่นล้านดอลลาร์ โดยส่วนของ Data Center ทำรายได้ 3.91 หมื่นล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 73% เมื่อเทียบรายปี
• อัตรากำไรขั้นต้นปรับลดลงมาอยู่ที่ 60.5% ตามหลัก GAAP และ 71.3% ตามตัวเลขปรับปรุง หลังถูกตัดบัญชีสินค้าคงคลัง H20 มูลค่า 4.5 พันล้านดอลลาร์
• ประมาณการล่วงหน้าแสดงให้เห็นว่า EPS จะเพิ่มขึ้นจาก 4.16 ดอลลาร์ในปีงบประมาณ 2026 ไปสู่ 5.63 ดอลลาร์ในปีงบประมาณ 2027 เติบโต 35% รายปี
• คาดว่ารายได้จะเติบโตจาก 1.9937 แสนล้านดอลลาร์ในปีงบประมาณ 2026 เป็น 2.4703 แสนล้านดอลลาร์ในปีงบประมาณ 2027 เพิ่มขึ้น 24%
• อัตราส่วน EV/FCF เท่ากับ 51.56, P/S 25.07 และ P/B 41.81 สะท้อนความเสี่ยงด้านการประเมินมูลค่า แม้ PEG จะต่ำกว่า 1.0

TradingKey – Nvidia (NVDA) เพิ่งประกาศรายได้ไตรมาส 1 ปีงบประมาณ 2026 ที่ทำให้ตกตะลึงถึง 4.41 หมื่นล้านดอลลาร์ ขับเคลื่อนจากเซ็กเมนต์ Data Center ที่เติบโต 73% เทียบรายปี แต่เบื้องหลังโมเมนตัมจาก AI นี้ยังมีความจริงที่ซับซ้อนกว่า ทั้งการกัดเซาะของอัตรากำไร ความทับซ้อนทางภูมิรัฐศาสตร์ และตัวคูณมูลค่าที่ดูยากจะอธิบาย

การตัดบัญชีสินค้าคงคลังมูลค่า 4.5 พันล้านดอลลาร์ และการสูญเสียรายได้จากการส่งออกไปจีน 8 พันล้านดอลลาร์เผยรอยร้าวในเรื่องราวของการเติบโต เมื่อ EPS คาดว่าจะเติบโต 35% และรายได้เติบโต 24% ภายในปีงบประมาณ 2027 หลักการพื้นฐานของ NVIDIA ยังคงน่าสนใจ แต่ผู้ลงทุนต้องพิจารณาจุดแข็งของแพลตฟอร์มเทียบกับความเข้มข้นของการลงทุนและความคาดหวังที่ไม่หยุดยั้งซึ่งฝังตัวในมูลค่าหลักล้านล้านดอลลาร์

Blackwell Blitz: วัฏจักรฮาร์ดแวร์มีอยู่จริง แต่ประเมินมูลค่าผิด

การเติบโตอย่างรวดเร็วของบริษัทขับเคลื่อนโดยความต้องการ AI ที่พุ่งสูงขึ้นเกินประวัติศาสตร์การประมวลผล องค์ประกอบสถาปัตยกรรม Blackwell ช่วยเพิ่มรายได้จาก Data Center ถึงเกือบ 70% ของ 3.91 หมื่นล้านดอลลาร์ในไตรมาส 1 ขณะที่บริษัทกำลังส่งมอบชั้นวาง NVL72 ที่บรรจุ GPU 72 ตัว หนักเกือบ 2 ตัน ให้กับผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ เช่น Microsoft ในปริมาณที่มากกว่าที่ผลิตได้ Jensen Huang เน้นว่า ทุกชั้นวาง GB200 คือโรงงาน AI เคลื่อนที่

ที่มา: Seeking Alpha

แต่แนวโน้มของอัตรากำไรในช่วงการระเบิดของฮาร์ดแวร์นี้กลับไม่เป็นใจ แม้รายได้จะสูงถึง 4.41 หมื่นล้านดอลลาร์ อัตรากำไรขั้นต้นตาม GAAP ลดลงมาอยู่ที่ 60.5% จาก 78.4% ปีก่อน แม้ปรับตัวเลขรวมรายการตัดบัญชี H20 มูลค่า 4.5 พันล้านดอลลาร์ อัตรากำไรขั้นต้นแบบปรับปรุงยังอยู่ที่ 71.3% ซึ่งต่ำกว่าช่วงก่อนหน้าอย่างมีนัยสำคัญ ไม่ได้เกิดจากปัญหาจีนเพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงความซับซ้อนและต้นทุนการติดตั้งฮาร์ดแวร์แบบชั้นวาง และสถาปัตยกรรม NVLink

ยิ่งไปกว่านั้น เมื่อความต้องการใช้งาน inference พุ่งสูง โดยเฉพาะจาก reasoning agents เช่น DeepSeek-R1 ความเข้มข้นด้านการลงทุนก็ยิ่งเพิ่มขึ้น สินค้าคงคลังเงินสดของ Nvidia พุ่งสู่ 1.13 หมื่นล้านดอลลาร์ พร้อมภาระสัญญาสั่งซื้อเชิงล่วงหน้า 2.98 หมื่นล้านดอลลาร์ CapEx ต่ำได้มาถึงจุดสิ้นสุดแล้ว การเปลี่ยนแปลงนี้บั่นทอนเรื่องเล่าเกี่ยวกับประสิทธิภาพด้านเงินทุนที่ช่วยหนุนตัวคูณมูลค่าพรีเมียมของ Nvidia มายาวนาน

ส่วนของการเล่นเกมและส่วนอื่นๆ: พลังการเติบโตเหนือ Data Center

ในไตรมาสที่ 1 ปีงบประมาณ 2026 แม้ส่วน Data Center จะเป็นดาวเด่น แต่เซ็กเมนต์เกมมิ่งและส่วนอื่นๆ ของ NVIDIA ก็สร้างการเติบโตที่น่าประทับใจอย่างเงียบเชียบ ยืนยันถึงกลยุทธ์สร้างรายได้จาก AI หลายแขนงของบริษัท รายได้จากเกมมิ่งพุ่งสู่ระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ที่ 3.76 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 48% เมื่อเทียบไตรมาสก่อนหน้า และ 42% เมื่อเทียบไตรมาสเดียวกันของปีก่อน ขับเคลื่อนโดยการใช้งานอย่างแพร่หลายของ GeForce RTX 5060 และ 5060 Ti ที่ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell พร้อมเทคโนโลยี AI อย่าง DLSS 4 และ Frame Generation ที่ไม่เพียงเสริมสร้างประสบการณ์การเล่นเกมให้สมบูรณ์ยิ่งขึ้น แต่ยังขยายขอบเขตของ NVIDIA ในตลาดพีซีที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ที่มา: Seeking Alpha

รายได้จาก Professional Visualization อยู่ที่ 509 ล้านดอลลาร์ เติบโต 19% เมื่อเทียบปีก่อน เนื่องจากความต้องการ AI Workstation และการจำลองสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมด้วย Omniverse ในตลาดการผลิตและหุ่นยนต์ที่ขยายตัวอย่างต่อเนื่อง ส่วนรายได้จาก Automotive เพิ่มขึ้น 72% เมื่อเทียบปีก่อน อยู่ที่ 567 ล้านดอลลาร์ ขับเคลื่อนโดยการขยายตัวทั่วโลกของ NVIDIA DRIVE และความร่วมมือกับผู้ผลิตอุปกรณ์ดั้งเดิม เช่น Mercedes-Benz และ GM ขณะที่แพลตฟอร์ม Omniverse และ Isaac ช่วยขับเคลื่อนนวัตกรรมในหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์และการสร้างข้อมูลสังเคราะห์

ส่วนเหล่านี้ตอกย้ำการขยายตัวของ NVIDIA นอกเหนือจากการผลิตชิป เพื่อนำซอฟต์แวร์เฉพาะกลุ่ม การจำลอง และ Edge-AI มาเป็นแรงผลักดันรายได้ เมื่อ AI แทรกซึมในทุกมิติของเกม หุ่นยนต์อัตโนมัติ และอื่นๆ เซ็กเมนต์ที่ไม่ใช่ Data Center จึงมอบความหลากหลายและตัวเลือกที่สำคัญ ตอกย้ำตำแหน่งของ NVIDIA ในฐานะแพลตฟอร์ม AI เต็มรูปแบบ

แรงช็อกจากการส่งออก: ผลลัพธ์ที่มองไม่เห็นจากกำแพง 5 หมื่นล้านดอลลาร์ของจีน

ความเสี่ยงเชิงโครงสร้างที่มักถูกมองข้ามมากที่สุด คือแรงกดดันทางภูมิรัฐศาสตร์จากการแบนชิป H20 ของ NVIDIA ในจีน ซึ่งส่งผลให้บริษัทต้องตัดบัญชี 4.5 พันล้านดอลลาร์และสูญเสียยอดจัดส่ง 2.5 พันล้านดอลลาร์ในไตรมาส 1 ฝ่ายบริหารอธิบายว่านี่เป็นภาระครั้งเดียว แต่คำแนะนำไตรมาส 2 ชี้ให้เห็นถึงการสูญเสียรายได้เพิ่มเติมอีก 8 พันล้านดอลลาร์จากข้อจำกัดที่ยังคงดำเนินต่อไป

นี่ไม่ใช่แค่ปัญหารายได้ แต่เป็นสัญญาณว่าการแยกวง (decoupling) ทาง AI ระหว่างสหรัฐฯ กับจีนอาจยืดเยื้อ Jensen Huang ยอมรับว่าการลดเงื่อนไขการปฏิบัติตาม SKU เพิ่มเติมเป็นไปได้ยาก และ NVIDIA จึงเหลือตัวเลือกน้อยมากในจีน ส่วน TAM ที่สูญเสียไปกว่า 5 หมื่นล้านดอลลาร์ก็อาจไม่สามารถกอบกลับมาได้ ขณะที่จีนเร่งพัฒนาอุปกรณ์เร่งประมวลผลในประเทศและย้ายไปใช้แพลตฟอร์ม Huawei Ascend และ Biren

ขณะเดียวกัน การแยกวงเช่นนี้ยังก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อความได้เปรียบด้านขนาด (scale advantage) ของ NVIDIA ในห่วงโซ่อุปทาน หากปราศจากฐานการผลิตจำนวนมหาศาลในจีน เศรษฐศาสตร์ต้นทุนของโครงสร้างพื้นฐาน NVLink72 และ Spectrum-X อาจพังทลายลงในที่สุด ลดทอนประสิทธิภาพต้นทุนต่อหน่วย และขัดขวางการขยายตัวไปยังภูมิภาคที่เน้นความคุ้มค่าต้นทุน

ที่มา: Gurufocus

แนวโน้มและทิศทางในอนาคต: Sovereign AI, Agentic Workflows และขอบฟ้า Blackwell

ในอนาคต เส้นทางกลยุทธ์ของ Nvidia จะขยายออกเป็นสองเส้นทางชัดเจน ได้แก่ การเติบโตของโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั่วโลก และแรงกดดันให้แสดงผลตอบแทนการดำเนินงานจากผลิตภัณฑ์ที่หลากหลายมากขึ้น ตามภาพรวม ทิศทางรายได้ไตรมาส 2 ปีงบประมาณ 2026 ที่คาดไว้ที่ 4.5 หมื่นล้านดอลลาร์ (+2% เมื่อเทียบกับไตรมาสก่อนหน้า) บ่งชี้ถึงความแข็งแกร่งที่ยังดำเนินต่อไป แต่ก็มีแรงต้านที่ชัดเจน ได้แก่ การตัดรายได้จากจีนที่เกี่ยวข้องกับ H20 ออกไปทั้งหมด (กระทบประมาณ 8 พันล้านดอลลาร์) แรงกดดันต่ออัตรากำไรขั้นต้นจากการขยายการจัดส่งสินค้า Blackwell และต้นทุน R&D ที่พุ่งขึ้นจากการพัฒนาระบบรุ่นถัดไปอย่าง GB300 และการออกแบบหุ่นยนต์ AI GR00T

ความแตกต่างในครั้งนี้สำหรับเส้นทางการเติบโตของ Nvidia ไม่ได้อยู่ที่แค่ช่วงเวลาปล่อยผลิตภัณฑ์ อย่างเช่น การเริ่มทดสอบ GB300 แต่รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับความต้องการ AI ทั่วโลก Jensen Huang ยืนยันว่ามีการก่อสร้างโรงงาน AI มากกว่า 100 แห่งทั่วโลก และบริษัทกำลังสร้างโครงข่ายสาธารณูปโภคเพื่อให้แต่ละประเทศสามารถติดตั้งระบบได้เองในไต้หวัน สวีเดน ซาอุดีอาระเบีย และสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ นี่ไม่ใช่การลงทุน CAPEX ครั้งเดียวจบ แต่เป็นโครงการฟื้นฟูอุตสาหกรรม AI ข้ามพรมแดนระยะยาว คล้ายกับการสร้างระบบไฟฟ้าและอินเทอร์เน็ต Huang อธิบาย

ที่มา: Nvidia

อย่างไรก็ตาม โครงการ Sovereign AI เหล่านี้มีลักษณะทางการเงินที่แตกต่าง จากการขยายตัวของ hyperscaler ที่ผสานการขายฮาร์ดแวร์เข้ากับรายได้ SaaS ที่เกิดซ้ำอย่างต่อเนื่อง การติดตั้ง AI ในระดับรัฐบาลหรือภาคอุตสาหกรรมมักเป็นการสั่งซื้อเป็นล็อตและขาดกระแสเงินสด ตัวอย่างเช่น Nvidia อาจมองเห็นยอดขายชั้นวาง GB200 และ GB300 ได้ชัดเจน แต่การแปลงสัญญารายการใหญ่เหล่านี้ให้เป็นรายได้ซอฟต์แวร์ที่เกิดซ้ำผ่านช่องทางอย่าง NeMo, Omniverse และ DGX Cloud ยังอยู่ในระยะเริ่มต้น หาก Nvidia ไม่ผสานซอฟต์แวร์สแตกเข้าไปในโครงสร้างเหล่านี้ บริษัทอาจเสี่ยงถูกลดทอนคุณค่าเมื่อแข่งขันกับโมเดลเปิดและระบบนิเวศซอฟต์แวร์ท้องถิ่น

อีกปัจจัยหนุนการเติบโตคือ Enterprise AI แม้อยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่เต็มไปด้วยศักยภาพ เซิร์ฟเวอร์ RTX Pro AI และโซลูชัน DGX Spark/Station กำลังขยายการใช้งานสแตกของ Nvidia สู่ตลาด on-prem ซึ่งสำคัญในยุคที่การจัดเก็บข้อมูลและการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านข้อมูลเป็นประเด็นหลัก แต่กลยุทธ์นี้ก็สู่ความขัดแย้งโดยตรงกับผู้เล่น IT ระดับองค์กรเดิมอย่าง Dell, HPE และ Lenovo จึงต้องการทั้งความเป็นเลิศด้านเทคโนโลยี คู่ค้าด้านช่องทางการจัดจำหน่าย และการผสานบริการเข้าด้วยกัน ความสำเร็จในเซ็กเมนต์นี้ขึ้นกับการที่ Nvidia จะขยายความสำเร็จจาก hyperscaler สู่ตลาดองค์กรที่เน้นช่องทางจัดจำหน่ายได้หรือไม่

ด้านการฟื้นตัวของอัตรากำไรจากมุมมองตลาดทุนก็เป็นอีกประเด็นสำคัญ ฝ่ายบริหารคาดว่าจะกลับมามีอัตรากำไรขั้นต้นระดับกลางช่วง 70% ภายในสิ้นปีงบประมาณ โดยอาศัยประสิทธิภาพจากการขยายกำลังการผลิต Blackwell ซึ่งหมายถึงการบริหารสินค้าคงคลังกว่า 1.13 หมื่นล้านดอลลาร์ (สิ้น Q1) อย่างเข้มงวด และการปรับปรุงเส้นโค้งผลผลิตในระบบที่ใช้ NVLink อย่างไรก็ดี การเลื่อนไปสู่การติดตั้งแบบ full-stack แม้จะเป็นกลยุทธ์ แต่ก็อาจกดดันแนวโน้มนั้น โดยเฉพาะหากราคาวัตถุดิบและข้อกังวลด้านซัพพลายเชนทางภูมิรัฐศาสตร์ (เช่น ความสัมพันธ์กับโรงงานในไต้หวัน อริโซนา) ยังมีอยู่เบื้องหลังนี้ ความเสี่ยงทางมาโครและกฎระเบียบยังคงเป็นเงื้อมมือ การเปลี่ยนแปลงนโยบายสหรัฐฯ โดยเฉพาะการกลับมาบังคับใช้กฎระเบียบการกระจาย AI ใหม่หรือเข้มงวดขึ้น อาจทำให้แผนงานของ Nvidia สะดุดลง

การยกเลิกกฎการกระจาย AI ยังเปิดทางให้เกิดความร่วมมือด้าน AI ระหว่างสหรัฐฯ กับตะวันออกกลางและยุโรปอย่างกว้างขวางขึ้น แม้จะเป็นแรงหนุน แต่ก็ขึ้นอยู่กับความเปราะบางทางการทูตและพันธมิตรทางเศรษฐกิจ สรุปคือ แนวโน้มของ Nvidia ยังคงแข็งแกร่ง แต่มีความซับซ้อนเชิงโครงสร้าง ไม่ใช่แค่ผู้ส่งมอบ GPU อีกต่อไป แต่กำลังกำหนดระบบปฏิบัติการ AI ของเศรษฐกิจโลก พร้อมกันนั้นก็ต้องเผชิญความเสี่ยงจากการพึ่งพารัฐ เรื่องความไม่แน่นอนทางภูมิรัฐศาสตร์ และความคาดหวังอันไม่หยุดยั้งในกลุ่มบริษัทที่มีมูลค่าตลาดถึงหลักล้านล้านดอลลาร์

การประเมินมูลค่า: ถูกประเมินลดลงเพราะความเข้าใจผิด ไม่ใช่จากความเป็นจริง

มูลค่าหลักทรัพย์ของ Nvidia ประจบอยู่ ณ สองทางแยกระหว่างความโดดเด่นแห่งอำนาจแพลตฟอร์ม AI และเกณฑ์ประเมินมูลค่าพื้นฐานที่ยิ่งตึงเครียดยิ่งขึ้น แม้ตัวเลข PEG (แบบ GAAP forward ที่ 0.31 และ Non-GAAP forward ที่ 0.94) จะบ่งชี้ว่าถูกประเมินต่ำเมื่อเทียบกับการเติบโตของกำไร แต่ตัวคูณอื่นๆ แทบทุกตัว เช่น EV/Sales 25.07, EV/EBITDA 39.27, P/B 41.81 และ P/FCF 32.93 กลับแสดงมูลค่าพรีเมียมซึ่งยากจะพบเจอในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์

ความเบี่ยงเบนนี้มาจากการที่ตลาดประเมิน Nvidia ไม่ใช่แค่เป็นผู้ขายฮาร์ดแวร์แบบหมุนเวียน แต่เป็นแพลตฟอร์มโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับ Sovereign อย่างเต็มตัว อย่างไรก็ดี สมมติฐานข้างต้นยังแฝงความเสี่ยงด้านระยะเวลาและมูลค่าปลายทางไว้สูง ต่างจากบริษัทซอฟต์แวร์ที่มีรายได้ซ้ำซ้อน Nvidia ยังคงพึ่งพารายได้จากฮาร์ดแวร์ซึ่งผูกโยงกับรอบการลงทุนและการปรับตัวทางเทคโนโลยี ตัวคูณมูลค่าพรีเมียมจึงสะท้อนว่าการใช้งาน Blackwell, GB300 และการติดตั้งโรงงาน AI ต้องไม่เพียงขยายตัว แต่ยังต้องแสดงผลตอบแทนจากการดำเนินงานที่เหนือชั้น ท่ามกลางแรงกดดันทางภูมิรัฐศาสตร์และต้นทุนที่เพิ่มขึ้น

การบูรณาการแนวตั้งของบริษัท ตั้งแต่ซอฟต์แวร์ CUDA ไปจนถึงระบบ DGX ย่อมสมควรได้รับพรีเมียม แต่ก็ไม่ใช่ไม่มีขอบเขต นักลงทุนที่วางเดิมพันให้ Nvidia เป็น “เลเยอร์ยูทิลิตี้ AI” เท่ากับยอมรับการเปลี่ยนโครงสร้างครั้งใหญ่ จากผู้ผลิตชิปสู่องค์กรผู้ประสานงานการประมวลผล AI ระดับโลก

อย่างไรก็ตาม ทฤษฎีนี้กำลังเผชิญแรงกดดัน แผลการส่งออก H20 มูลค่า 8 พันล้านดอลลาร์ ภาระสัญญาซื้อเชิงล่วงหน้าที่พอกพูนถึง 2.98 หมื่นล้านดอลลาร์ และระดับสินค้าคงคลังที่เพิ่มขึ้นถึง 1.13 หมื่นล้านดอลลาร์ ล้วนย้ำความเปราะบางของสมดุลความต้องการและอุปทานในปัจจุบัน การเติบโตของกระแสเงินสดอิสระแม้จะน่าประทับใจ แต่ด้วยอัตรา EV/CF ย้อนหลังที่ 51.56 ตลาดได้ตั้งราคาการดำเนินงานที่แทบไร้ที่ติไว้แล้ว ความยืดหยุ่นของตัวคูณขึ้นอยู่กับความสำเร็จของ Nvidia ในการสร้างรายได้จากเลเยอร์แพลตฟอร์มอย่าง NeMo, Omniverse, Spectrum-X ให้กลายเป็นรายได้ซอฟต์แวร์ซ้ำซ้อน หากไม่เกิดการเปลี่ยนแปลง ตัวคูณปัจจุบันจึงสะท้อนไม่ใช่ความมั่นคง แต่เป็นความเสี่ยง

หากพิจารณาจากเส้นทางการเติบโตแบบ hypergrowth จะเห็นว่า สำหรับปีงบประมาณ 2026 (สิ้นสุดเดือนมกราคม 2026) คาดการณ์ consensus EPS ที่ 4.16 ดอลลาร์ และรายได้ 1.9937 แสนล้านดอลลาร์ แปลเป็น Forward P/E ที่ 32.55 และ Forward P/S ที่ 16.57 ตัวเลขเหล่านี้จะกระชับลงอย่างมีนัยสำคัญในปีงบประมาณ 2027 เมื่อ EPS คาดว่าจะเพิ่มขึ้น 35% เป็น 5.63 ดอลลาร์ และรายได้เพิ่มขึ้น 24% เป็น 2.4703 แสนล้านดอลลาร์ ทำให้ P/E ลดเหลือ 24.07 และ P/S อยู่ที่ 13.38 อัตราการขยายกำไรอันชันนี้ หนุนโดยความต้องการ AI สำหรับ inference และการขยายโครงสร้างพื้นฐานแบบ Sovereign AI ยืนยันว่า Forward PEG ต่ำกว่า 1.0 มักถูกมองว่าถูกประเมินต่ำสำหรับบริษัทเทคโนโลยีที่โตเร็ว

ที่สำคัญ อัตราการเติบโตเฉลี่ยทบต้น (CAGR) ของกำไรสุทธิจากปี 2026 ถึง 2027 ของ Nvidia ยังสูงกว่า 30% ขณะที่ CAGR ของรายได้อยู่ที่ราว 22% สะท้อนถึงโอกาสขยายอัตรากำไรผ่านขนาดธุรกิจที่ใหญ่ขึ้นและการสร้างรายได้จากซอฟต์แวร์ที่สูงขึ้น เหล่านี้อธิบายการให้ P/E ในระดับสูงถึงปลาย 30 ได้อย่างสมเหตุสมผล โดยเฉพาะเมื่อพิจารณาถึงความเป็นผู้นำด้านกระแสเงินสดอิสระและตำแหน่งที่ไร้คู่แข่งของ Nvidia ในสแตกโครงสร้างพื้นฐาน AI

ที่มา: Ycharts

บทสรุป

ผลประกอบการไตรมาส 1 ปีงบประมาณ 2026 ของ Nvidia ยืนยันความเป็นผู้นำในโครงสร้างพื้นฐาน AI ด้วยรายได้ 4.41 หมื่นล้านดอลลาร์และความต้องการ inference ที่พุ่งทะลุ ทว่า แรงกดดันด้านอัตรากำไร ความไม่แน่นอนทางภูมิรัฐศาสตร์ และตัวคูณมูลค่าที่สุดขั้ว ล้วนชี้ให้เห็นถึงความเปราะบางที่ค่อยๆ สะสมขึ้น แม้แนวคิด sovereign AI และการนำ AI ไปใช้ในองค์กรจะส่องให้เห็นศักยภาพระยะยาว การแบนจากจีนและสินค้าคงคลังที่เพิ่มสูงกลับบ่งชี้ถึงความเสี่ยงระยะสั้น นักลงทุนจึงจำเป็นต้องถ่วงดุลระหว่างความแข็งแกร่งของแพลตฟอร์มกับแรงโน้มถ่วงทางการเงิน ท่ามกลางความคาดหวังในความสมบูรณ์แบบที่ไม่มีที่สิ้นสุดของบริษัท